Avis des lecteurs
Résumé:Le livre sur Julia sert d'introduction complète pour ceux qui sont familiers avec l'analyse de données, ciblant principalement les utilisateurs ayant une expérience préalable de Python ou de R. Il couvre efficacement à la fois les principes fondamentaux du langage Julia et les applications pratiques dans l'analyse de données, en particulier avec le package DataFrames.jl. Bien que loué pour sa structure et sa clarté, certains évaluateurs ont noté qu'il pourrait ne pas convenir à tous les analystes de données interactifs et qu'il manque de profondeur dans certains domaines.
Avantages:⬤ Bien structuré et écrit, il est accessible à la fois aux débutants et à ceux qui sont familiers avec d'autres langages de programmation.
⬤ Couvre à la fois les principes fondamentaux du langage Julia et les concepts pratiques d'analyse de données, en particulier avec DataFrames.jl.
⬤ Fournit des exemples de la vie réelle et des projets étape par étape, améliorant l'apprentissage et la rétention.
⬤ Comprend des annexes détaillées et des comparaisons utiles avec Python et R.
⬤ Excellente ressource pour rafraîchir les concepts d'analyse de données et les meilleures pratiques.
⬤ Suppose des connaissances préalables en analyse de données, ce qui le rend moins adapté aux débutants absolus.
⬤ Plus axé sur le développement de progiciels que sur les flux de travail interactifs d'analyse de données.
⬤ Peu de contenu sur la visualisation des données, ce qui peut être décevant pour certains lecteurs.
⬤ Certains contenus peuvent être jugés trop techniques pour ceux qui ont moins d'expérience en programmation.
(basé sur 10 avis de lecteurs)
Titre original :
Julia for Data Analysis
Contenu du livre :
Maîtrisez les compétences de base en analyse de données en utilisant Julia. Des projets pratiques intéressants vous guident à travers les données de séries temporelles, les modèles prédictifs, les classements de popularité, et plus encore.
Dans Julia for Data Analysis, vous apprendrez à :
Lire et écrire des données dans différents formats.
Travailler avec des données tabulaires, y compris le sous-ensemble, le regroupement et la transformation.
Visualiser vos données.
Construire des modèles prédictifs.
Créer des pipelines de traitement de données.
Créer des services web partageant les résultats de l'analyse des données.
Écrire des programmes Julia lisibles et efficaces.
Julia a été conçu pour les besoins uniques des scientifiques des données : il est expressif et facile à utiliser tout en offrant une exécution de code ultra-rapide. Julia for Data Analysis vous montre comment tirer pleinement parti de ce langage extraordinaire pour lire, écrire, transformer, analyser et visualiser des données - tout ce dont vous avez besoin pour un pipeline de données efficace. Il est écrit par Bogumil Kaminski, l'un des principaux contributeurs de Julia, le premier répondeur de Julia sur StackOverflow, et un développeur principal du package de données de base de Julia, DataFrames.jl. Ses projets pratiques engageants vous permettent de vous mettre rapidement à l'œuvre. De plus, vous serez même en mesure d'appliquer vos nouvelles compétences Julia à la programmation générale !
Préface de Viral Shah.
L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.
À propos de la technologie.
Julia est un excellent langage pour l'analyse de données. Il est facile à apprendre, rapide, et il fonctionne bien pour tout, des calculs ponctuels aux pipelines de traitement de données complets. Que vous soyez à la recherche d'une meilleure façon de traiter les données quotidiennes de votre entreprise ou que vous commenciez à peine votre voyage dans la science des données, l'apprentissage de Julia vous apportera une compétence précieuse.
À propos du livre.
Julia for Data Analysis vous apprend à gérer les tâches principales d'analyse de données avec le langage de programmation Julia. Vous commencerez par revoir les fondamentaux du langage tout en pratiquant des techniques de transformation de données, de visualisation, etc. Ensuite, vous maîtriserez les compétences essentielles en matière d'analyse de données grâce à des exemples attrayants tels que l'examen du change de devises, l'interprétation de données de séries chronologiques et même l'exploration de puzzles d'échecs. En cours de route, vous apprendrez à transférer facilement les pipelines de données existants vers Julia.
Ce qu'il y a à l'intérieur.
Lire et écrire des données dans différents formats.
Travailler avec des données tabulaires, y compris le sous-ensemble, le regroupement et la transformation.
Créer des pipelines de traitement de données.
Créer des services web partageant les résultats de l'analyse des données.
Écrire des programmes Julia lisibles et efficaces.
A propos du lecteur.
Pour les data scientists familiers avec Python ou R. Aucune expérience avec Julia n'est requise.
A propos de l'auteur.
Bogumil Kaminski est l'un des principaux développeurs de DataFrames. jl- le package principal pour la manipulation des données dans l'écosystème Julia. Il a plus de 20 ans d'expérience dans la réalisation de projets de science des données.
Table des matières.
1 Introduction.
PARTIE 1 COMPÉTENCES ESSENTIELLES DE JULIA.
2 Démarrer avec Julia.
3 Le support de Julia pour les projets de mise à l'échelle.
4 Travailler avec des collections dans Julia.
5 Sujets avancés sur la manipulation des collections.
6 Travailler avec des chaînes de caractères.
7 Gestion des données de séries temporelles et des valeurs manquantes.
PARTIE 2 BOÎTE À OUTILS POUR L'ANALYSE DES DONNÉES.
8 Premiers pas avec les cadres de données.
9 Obtention de données à partir d'un cadre de données.
10 Création d'objets de cadre de données.
11 Conversion et regroupement de cadres de données.
12 Mutation et transformation des cadres de données.
13 Transformations avancées des cadres de données.
14 Création de services web pour le partage de résultats d'analyse de données.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781633439368 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 426 |
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